Upload HVU_QA_end_to_end_guide.ipynb

HVU_QA/HVU_QA_end_to_end_guide.ipynb

@@ -0,0 +1,646 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# HVU_QA - Notebook h??ng d?n s? d?ng\n",
+    "\n",
+    "Notebook n?y ???c t?ch th?nh **2 lu?ng r? r?ng**:\n",
+    "- **Ph?n A - Full project**: d?nh cho ng??i t?i to?n b? source code ?? d?ng v? ph?t tri?n ti?p.\n",
+    "- **Ph?n B - Ch?y nhanh b?ng tool**: d?nh cho ng??i ch? d?ng `HVU_QA_tool.py` ?? d?ng runtime v? ch?y m? h?nh sinh c?u h?i.\n",
+    "\n",
+    "Notebook ???c vi?t ?? ch?y t? th? m?c g?c c?a repo `HVU_QA`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## 0. Chuẩn bị helper dùng chung\n",
+    "\n",
+    "Cell dưới đây sẽ:\n",
+    "- tìm thư mục gốc project\n",
+    "- chuẩn hóa đường dẫn `venv`\n",
+    "- cung cấp hàm chạy lệnh shell từ notebook\n",
+    "- cung cấp hàm chờ server phản hồi ổn định\n",
+    "- cung cấp thư mục demo cho phần `Quick tool`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "from __future__ import annotations\n",
+    "\n",
+    "import json\n",
+    "import os\n",
+    "import platform\n",
+    "import shutil\n",
+    "import subprocess\n",
+    "import sys\n",
+    "import time\n",
+    "import urllib.request\n",
+    "from pathlib import Path\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def find_project_root(start: Path) -> Path:\n",
+    "    current = start.resolve()\n",
+    "    while True:\n",
+    "        markers = [\n",
+    "            current / 'main.py',\n",
+    "            current / 'requirements.txt',\n",
+    "            current / 'backend' / 'app.py',\n",
+    "            current / 'frontend' / 'index.html',\n",
+    "            current / 'HVU_QA_tool.py',\n",
+    "        ]\n",
+    "        if all(marker.exists() for marker in markers):\n",
+    "            return current\n",
+    "        if current.parent == current:\n",
+    "            raise FileNotFoundError('Không tìm thấy thư mục gốc của project HVU_QA từ notebook hiện tại.')\n",
+    "        current = current.parent\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "PROJECT_ROOT = find_project_root(Path.cwd())\n",
+    "os.chdir(PROJECT_ROOT)\n",
+    "\n",
+    "IS_WINDOWS = platform.system().lower().startswith('win')\n",
+    "VENV_DIR = PROJECT_ROOT / 'venv'\n",
+    "VENV_PYTHON = VENV_DIR / ('Scripts/python.exe' if IS_WINDOWS else 'bin/python')\n",
+    "WEB_LOG_FILE = PROJECT_ROOT / 'hvu_qa_web.log'\n",
+    "QUICK_TOOL_DIR = PROJECT_ROOT / '_notebook_quick_tool'\n",
+    "QUICK_TOOL_RUNTIME = QUICK_TOOL_DIR / 'HVU_QA_runtime'\n",
+    "NOTEBOOK_PYTHON = Path(sys.executable)\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def print_title(title: str) -> None:\n",
+    "    print(f'\\n=== {title} ===')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def run_command(command: list[str], *, cwd: Path | None = None, env: dict[str, str] | None = None, check: bool = True):\n",
+    "    print_title('Chạy lệnh')\n",
+    "    print(' '.join(command))\n",
+    "    result = subprocess.run(\n",
+    "        command,\n",
+    "        cwd=str(cwd or PROJECT_ROOT),\n",
+    "        env=env,\n",
+    "        text=True,\n",
+    "        encoding='utf-8',\n",
+    "        capture_output=True,\n",
+    "    )\n",
+    "    if result.stdout:\n",
+    "        print(result.stdout)\n",
+    "    if result.stderr:\n",
+    "        print(result.stderr)\n",
+    "    if check and result.returncode != 0:\n",
+    "        raise RuntimeError(f'Lệnh thất bại với mã lỗi {result.returncode}')\n",
+    "    return result\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def wait_for_json(url: str, timeout: int = 45):\n",
+    "    deadline = time.time() + timeout\n",
+    "    last_error = None\n",
+    "    while time.time() < deadline:\n",
+    "        try:\n",
+    "            with urllib.request.urlopen(url, timeout=3) as response:\n",
+    "                return json.loads(response.read().decode('utf-8'))\n",
+    "        except Exception as exc:  # noqa: BLE001\n",
+    "            last_error = exc\n",
+    "            time.sleep(1)\n",
+    "    raise RuntimeError(f'Không nhận được phản hồi JSON từ {url} sau {timeout} giây. Lỗi cuối: {last_error}')\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def read_log_tail(path: Path, lines: int = 40) -> str:\n",
+    "    if not path.exists():\n",
+    "        return '(Chưa có log server.)'\n",
+    "    content = path.read_text(encoding='utf-8', errors='ignore').splitlines()\n",
+    "    if not content:\n",
+    "        return '(Log server đang trống.)'\n",
+    "    return '\\n'.join(content[-lines:])\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "print_title('Thông tin môi trường')\n",
+    "print('PROJECT_ROOT =', PROJECT_ROOT)\n",
+    "print('Notebook Python =', sys.executable)\n",
+    "print('VENV_PYTHON =', VENV_PYTHON)\n",
+    "print('IS_WINDOWS =', IS_WINDOWS)\n",
+    "print('WEB_LOG_FILE =', WEB_LOG_FILE)\n",
+    "print('QUICK_TOOL_DIR =', QUICK_TOOL_DIR)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Phần A - Full project\n",
+    "\n",
+    "Phần này dành cho trường hợp bạn đã tải **toàn bộ project `HVU_QA`** và muốn dùng hoặc phát triển tiếp.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A1. Kiểm tra cấu trúc project\n",
+    "\n",
+    "Cell này xác nhận nhanh các file quan trọng đã có trong repo.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "important_paths = [\n",
+    "    'main.py',\n",
+    "    'HVU_QA_tool.py',\n",
+    "    'requirements.txt',\n",
+    "    'backend/app.py',\n",
+    "    'backend/__init__.py',\n",
+    "    'frontend/index.html',\n",
+    "    'frontend/app.js',\n",
+    "    'frontend/style.css',\n",
+    "    'generate_question.py',\n",
+    "    'fine_tune_qg.py',\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "print_title('Kiểm tra file quan trọng')\n",
+    "for item in important_paths:\n",
+    "    path = PROJECT_ROOT / item\n",
+    "    print(f'{item:30} ->', 'OK' if path.exists() else 'THIẾU')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A2. Tạo môi trường ảo `venv`\n",
+    "\n",
+    "Cell này sẽ tạo `venv` nếu chưa có.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "if VENV_PYTHON.exists():\n",
+    "    print('venv đã tồn tại:', VENV_DIR)\n",
+    "else:\n",
+    "    run_command([sys.executable, '-m', 'venv', str(VENV_DIR)])\n",
+    "    print('Đã tạo xong venv tại:', VENV_DIR)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A3. Cài dependencies từ `requirements.txt`\n",
+    "\n",
+    "Cell này dùng cho **full project**. Nếu bạn chỉ dùng launcher một file thì sang **Phần B**.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "run_command([str(VENV_PYTHON), '-m', 'pip', 'install', '--upgrade', 'pip'])\n",
+    "run_command([str(VENV_PYTHON), '-m', 'pip', 'install', '-r', str(PROJECT_ROOT / 'requirements.txt')])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A4. Tải hoặc đồng bộ model bằng `HVU_QA_tool.py`\n",
+    "\n",
+    "Notebook gọi tool ở **chế độ full project** để đồng bộ model nếu cần.\n",
+    "\n",
+    "- `BEST_MODEL_ONLY = False`: tải model gốc + `best-model` theo repo hiện tại.\n",
+    "- `BEST_MODEL_ONLY = True`: chỉ tải `best-model`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "BEST_MODEL_ONLY = False\n",
+    "full_project_tool_command = [str(VENV_PYTHON), str(PROJECT_ROOT / 'HVU_QA_tool.py'), '--skip-run']\n",
+    "if BEST_MODEL_ONLY:\n",
+    "    full_project_tool_command.append('--best-model-only')\n",
+    "run_command(full_project_tool_command)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A5. Kiểm tra model local sau khi tải\n",
+    "\n",
+    "Nếu ở bước trên dùng `BEST_MODEL_ONLY = True`, notebook sẽ chỉ bắt buộc kiểm tra `best-model`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "model_root = PROJECT_ROOT / 't5-viet-qg-finetuned'\n",
+    "best_model_only = bool(globals().get('BEST_MODEL_ONLY', False))\n",
+    "\n",
+    "root_required_files = [\n",
+    "    model_root / 'config.json',\n",
+    "    model_root / 'generation_config.json',\n",
+    "    model_root / 'model.safetensors',\n",
+    "    model_root / 'tokenizer.json',\n",
+    "    model_root / 'tokenizer_config.json',\n",
+    "    model_root / 'special_tokens_map.json',\n",
+    "    model_root / 'spiece.model',\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "best_required_files = [\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'config.json',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'generation_config.json',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'model.safetensors',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'tokenizer.json',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'tokenizer_config.json',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'special_tokens_map.json',\n",
+    "    model_root / 'best-model' / 'spiece.model',\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "print_title('Kiểm tra model local')\n",
+    "required_sets = [('best-model', best_required_files)] if best_model_only else [\n",
+    "    ('model gốc', root_required_files),\n",
+    "    ('best-model', best_required_files),\n",
+    "]\n",
+    "\n",
+    "for label, files in required_sets:\n",
+    "    print(f'\\n{label}:')\n",
+    "    for item in files:\n",
+    "        print(item.relative_to(PROJECT_ROOT), '->', 'OK' if item.exists() else 'THIẾU')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A6. Chạy web app bằng `main.py`\n",
+    "\n",
+    "Cell này sẽ chạy Flask server ở background, **không tự mở trình duyệt**, và ghi log vào `hvu_qa_web.log`.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "WEB_HOST = '127.0.0.1'\n",
+    "WEB_PORT = '5000'\n",
+    "base_url = f'http://{WEB_HOST}:{WEB_PORT}'\n",
+    "\n",
+    "if 'web_process' in globals() and web_process and web_process.poll() is None:\n",
+    "    print('Web app đang chạy rồi. PID =', web_process.pid)\n",
+    "    print('URL =', base_url)\n",
+    "else:\n",
+    "    web_env = os.environ.copy()\n",
+    "    web_env['HVU_HOST'] = WEB_HOST\n",
+    "    web_env['HVU_PORT'] = WEB_PORT\n",
+    "    web_env['HVU_OPEN_BROWSER'] = '0'\n",
+    "\n",
+    "    if WEB_LOG_FILE.exists():\n",
+    "        WEB_LOG_FILE.unlink()\n",
+    "\n",
+    "    with WEB_LOG_FILE.open('w', encoding='utf-8') as log_stream:\n",
+    "        web_process = subprocess.Popen(\n",
+    "            [str(VENV_PYTHON), str(PROJECT_ROOT / 'main.py')],\n",
+    "            cwd=str(PROJECT_ROOT),\n",
+    "            env=web_env,\n",
+    "            stdout=log_stream,\n",
+    "            stderr=subprocess.STDOUT,\n",
+    "        )\n",
+    "\n",
+    "    try:\n",
+    "        info_payload = wait_for_json(base_url + '/api/info', timeout=45)\n",
+    "    except Exception as exc:  # noqa: BLE001\n",
+    "        return_code = web_process.poll()\n",
+    "        raise RuntimeError(\n",
+    "            'Web app không khởi động thành công. '\n",
+    "            f'returncode={return_code}\\n\\nLog gần nhất:\\n{read_log_tail(WEB_LOG_FILE, lines=80)}'\n",
+    "        ) from exc\n",
+    "\n",
+    "    print('Đã khởi động web app. PID =', web_process.pid)\n",
+    "    print('URL =', base_url)\n",
+    "    print('Model đang chọn =', info_payload.get('selected_model_id'))\n",
+    "    print('Tên model hiển thị =', info_payload.get('model_name'))\n",
+    "    print('Log server =', WEB_LOG_FILE)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A7. Gọi thử API backend\n",
+    "\n",
+    "Cell này gọi `GET /api/info`, `POST /api/generate`, và thử `POST /api/model` nếu có nhiều hơn một model khả dụng.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "def http_get_json(url: str):\n",
+    "    with urllib.request.urlopen(url) as response:\n",
+    "        return json.loads(response.read().decode('utf-8'))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def http_post_json(url: str, payload: dict):\n",
+    "    data = json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8')\n",
+    "    request = urllib.request.Request(url, data=data, headers={'Content-Type': 'application/json'})\n",
+    "    with urllib.request.urlopen(request) as response:\n",
+    "        return json.loads(response.read().decode('utf-8'))\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "info_payload = http_get_json(base_url + '/api/info')\n",
+    "print_title('GET /api/info')\n",
+    "print(json.dumps(info_payload, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
+    "\n",
+    "generate_payload = {\n",
+    "    'text': 'Cơ sở giáo dục đại học có nhiệm vụ tổ chức đào tạo, nghiên cứu khoa học và phục vụ cộng đồng.',\n",
+    "    'num_questions': 3,\n",
+    "}\n",
+    "generate_result = http_post_json(base_url + '/api/generate', generate_payload)\n",
+    "print_title('POST /api/generate')\n",
+    "print(json.dumps(generate_result, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
+    "\n",
+    "available_models = info_payload.get('available_models', [])\n",
+    "print_title('Danh sách model khả dụng')\n",
+    "print(json.dumps(available_models, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
+    "\n",
+    "if len(available_models) < 2:\n",
+    "    print('Chỉ có một model khả dụng nên bỏ qua bước chuyển model.')\n",
+    "else:\n",
+    "    current_model_id = info_payload.get('selected_model_id')\n",
+    "    target_model_id = next(item['id'] for item in available_models if item['id'] != current_model_id)\n",
+    "    switched_payload = http_post_json(base_url + '/api/model', {'model_id': target_model_id})\n",
+    "    print_title('POST /api/model')\n",
+    "    print(json.dumps(switched_payload, ensure_ascii=False, indent=2))\n",
+    "\n",
+    "    restored_payload = http_post_json(base_url + '/api/model', {'model_id': current_model_id})\n",
+    "    print_title('Khôi phục model ban đầu')\n",
+    "    print(json.dumps(restored_payload, ensure_ascii=False, indent=2))\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A8. Chạy `generate_question.py` bằng CLI\n",
+    "\n",
+    "Cell này minh họa cách chạy CLI trực tiếp mà không cần mở giao diện web.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "cli_text = 'Cơ sở giáo dục đại học thực hiện hoạt động đào tạo, nghiên cứu khoa học và phục vụ cộng đồng theo quy định của pháp luật.'\n",
+    "run_command([\n",
+    "    str(VENV_PYTHON),\n",
+    "    str(PROJECT_ROOT / 'generate_question.py'),\n",
+    "    '--text',\n",
+    "    cli_text,\n",
+    "    '--num_questions',\n",
+    "    '3',\n",
+    "    '--output_format',\n",
+    "    'text',\n",
+    "])\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A9. Xem lệnh fine-tune mẫu\n",
+    "\n",
+    "Fine-tune là tác vụ nặng, nên notebook chỉ in lệnh mẫu để bạn copy khi cần.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print_title('Fine-tune trên CPU')\n",
+    "print(f'{VENV_PYTHON} fine_tune_qg.py --device cpu --output_dir t5-viet-qg-finetuned-cpu')\n",
+    "\n",
+    "print_title('Fine-tune trên GPU')\n",
+    "print(\n",
+    "    f'{VENV_PYTHON} fine_tune_qg.py --device cuda --fp16 --gradient_checkpointing '\n",
+    "    '--output_dir t5-viet-qg-finetuned'\n",
+    ")\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## A10. Dừng web app\n",
+    "\n",
+    "Khi không dùng nữa, hãy chạy cell này để dừng server đã bật ở background.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "if 'web_process' in globals() and web_process and web_process.poll() is None:\n",
+    "    web_process.terminate()\n",
+    "    try:\n",
+    "        web_process.wait(timeout=5)\n",
+    "    except subprocess.TimeoutExpired:\n",
+    "        web_process.kill()\n",
+    "        web_process.wait(timeout=5)\n",
+    "    print('Đã dừng web app. PID =', web_process.pid)\n",
+    "else:\n",
+    "    print('Không có web app nào đang chạy.')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "# Ph?n B - Ch?y nhanh b?ng tool\n",
+    "\n",
+    "Ph?n n?y m? ph?ng ??ng tr??ng h?p **ng??i d?ng ch? c? `HVU_QA_tool.py`** trong m?t th? m?c tr?ng.\n",
+    "\n",
+    "`HVU_QA_tool.py` m?i s?:\n",
+    "- t? nh?n bi?t kh?ng c? full project c?nh n?\n",
+    "- t? d?ng `HVU_QA_runtime/`\n",
+    "- t? t?o virtualenv ri?ng n?u c?n\n",
+    "- t? c?i dependencies runtime\n",
+    "- t? t?i model t? Hugging Face\n",
+    "- t? m? app\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## B1. T?o th? m?c demo ch? ch?a tool\n",
+    "\n",
+    "Cell n?y sao ch?p `HVU_QA_tool.py` sang m?t th? m?c demo ri?ng.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "if QUICK_TOOL_DIR.exists():\n",
+    "    shutil.rmtree(QUICK_TOOL_DIR)\n",
+    "QUICK_TOOL_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)\n",
+    "shutil.copy2(PROJECT_ROOT / 'HVU_QA_tool.py', QUICK_TOOL_DIR / 'HVU_QA_tool.py')\n",
+    "\n",
+    "print_title('Thư mục quick tool')\n",
+    "for item in QUICK_TOOL_DIR.iterdir():\n",
+    "    print(item.name)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## B2. Dựng runtime standalone từ mỗi file tool\n",
+    "\n",
+    "Cell này chạy `HVU_QA_tool.py` trong thư mục demo ở chế độ `--prepare-runtime-only` để chứng minh rằng tool **không còn phụ thuộc vào full project local**.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "run_command([\n",
+    "    str(NOTEBOOK_PYTHON),\n",
+    "    str(QUICK_TOOL_DIR / 'HVU_QA_tool.py'),\n",
+    "    '--prepare-runtime-only',\n",
+    "], cwd=QUICK_TOOL_DIR)\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## B3. Kiểm tra runtime được tạo ra\n",
+    "\n",
+    "Cell này liệt kê các file runtime tối thiểu mà launcher đã tự dựng.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print_title('Các file runtime standalone')\n",
+    "for path in sorted(QUICK_TOOL_RUNTIME.rglob('*')):\n",
+    "    if path.is_file():\n",
+    "        print(path.relative_to(QUICK_TOOL_DIR).as_posix())\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## B4. L?nh th?t m? ng??i d?ng cu?i s? ch?y\n",
+    "\n",
+    "Trong th?c t?, ng??i d?ng ch? c?n ??t `HVU_QA_tool.py` v?o m?t th? m?c r?i ch?y l?nh sau.\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "print_title('L?nh quick tool')\n",
+    "print('python HVU_QA_tool.py')\n",
+    "print('')\n",
+    "print('Launcher s? t? t?o:')\n",
+    "print('- .hvu_qa_tool_venv/ n?u m?y ch?a ? trong virtualenv')\n",
+    "print('- HVU_QA_runtime/ n?u th? m?c hi?n t?i ch?a c? full project')\n",
+    "print('- t5-viet-qg-finetuned/ trong runtime ?? ch?a model')\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## B5. Chạy thật chế độ quick tool\n",
+    "\n",
+    "Cell dưới đây để **tùy chọn**. Mặc định notebook sẽ không chạy thật vì bước này có thể tải dependencies và model từ Hugging Face.\n",
+    "\n",
+    "Lưu ý:\n",
+    "- repo hiện tại trên Hugging Face đã có cả model gốc và `best-model`\n",
+    "- nếu muốn chạy đúng nhánh `best-model`, hãy thêm `--best-model-only` vào lệnh bên dưới\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "metadata": {},
+   "execution_count": null,
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "RUN_QUICK_TOOL_NOW = False\n",
+    "USE_BEST_MODEL_ONLY = False\n",
+    "\n",
+    "quick_tool_command = [\n",
+    "    str(NOTEBOOK_PYTHON),\n",
+    "    str(QUICK_TOOL_DIR / 'HVU_QA_tool.py'),\n",
+    "]\n",
+    "if USE_BEST_MODEL_ONLY:\n",
+    "    quick_tool_command.append('--best-model-only')\n",
+    "\n",
+    "if RUN_QUICK_TOOL_NOW:\n",
+    "    run_command(quick_tool_command, cwd=QUICK_TOOL_DIR)\n",
+    "else:\n",
+    "    print('Bỏ qua chạy thật để tránh tải dependency/model ngoài ý muốn.')\n",
+    "    print('Khi cần, hãy đặt RUN_QUICK_TOOL_NOW = True rồi chạy lại cell này.')\n",
+    "    print('Lệnh sẽ chạy:')\n",
+    "    print(' '.join(quick_tool_command))\n"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "Python 3",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "name": "python",
+   "version": "3.11"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 5
+}